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Pesquisa da Qlik e ESG mostra que 94% das empresas estão investindo mais em IA, mas apenas 21% a operacionalizaram com sucesso

Qlik®, empresa global em integração de dados, qualidade de dados, analytics e inteligência artificial (IA), anuncia os resultados de um novo estudo realizado com o Enterprise Strategy Group (ESG), expondo uma desconexão crítica entre o investimento e a execução de IA.

O relatório de pesquisa do ESG, “Data Readiness for Impactful Generative AI”, revela que as empresas estão se movimentando de forma agressiva para escalar a IA, mas muitas não têm um plano estruturado para construir as bases de dados necessárias para o sucesso a longo prazo. Enquanto 94% estejam aumentando os gastos em produtos e serviços para viabilizar a prontidão dos dados para IA, apenas 21% conseguiram integrar totalmente a IA em suas operações. Embora a maioria das organizações reconheça que a qualidade dos dados é crucial, a governança, a conformidade e a detecção de vieses continuam sendo as principais lacunas, impedindo que as empresas explorem totalmente o potencial da IA.

“As empresas estão correndo para adotar IA investindo fortemente sem uma estratégia coesa”, diz Drew Clarke, Vice-Presidente Executivo e Gerente Geral da Unidade de Negócios de Dados da Qlik. “A IA não é uma solução temporária — é uma transformação permanente que exige estrutura, governança e transparência. Sem um plano claro e bases de dados sólidas, as empresas estão aumentando seus riscos em vez de gerar valor.”

O novo estudo da Qlik e da ESG destaca um forte desalinhamento entre a adoção de IA e as precauções necessárias para garantir seu sucesso:

– A adoção de IA está acelerando, mas muitas empresas não têm uma estratégia clara de implementação: 94% das organizações estão aumentando os gastos em produtos e serviços que viabilizam a prontidão dos dados para IA, mas apenas 21% a integraram totalmente em suas operações.

– As empresas estão coletando mais dados, mas têm dificuldades para torná-los utilizáveis para IA: 64% das organizações coletam dados de 100 a 499 fontes diariamente, destacando o tamanho da complexidade dos dados.

– A eficiência operacional é a principal métrica, mas o impacto total da IA permanece incerto: 57% medem o sucesso da IA com base na eficiência operacional, enquanto um número menor acompanha seu impacto estratégico nos negócios.

– Lacunas em viés, governança e conformidade estão gerando riscos significativos: 48% das organizações tentam abordar os vieses na IA por meio da transparência nas decisões relacionadas a modelos e nas fontes de dados.

– A qualidade dos dados é fundamental, mas a governança continua sendo um desafio: Apenas 47% concordam fortemente que suas políticas de governança são aplicadas de forma consistente, evidenciando lacunas na supervisão e na conformidade.

“A IA não é um problema de tecnologia — é um problema de execução”, diz Stephen Catanzano, Analista Sênior do ESG. “Organizações de todos os setores estão se movendo rapidamente para escalar a IA, mas, sem as devidas precauções, correm riscos de sofrer consequências regulatórias, financeiras e de reputação. Embora reconheçam a importância da qualidade dos dados, a maioria ainda não tem a governança necessária para garantir que os modelos de IA sejam seguros e imparciais. Essa lacuna na execução explica o motivo pelo qual tantos projetos de IA são paralisados ou não conseguem entregar um ROI tangível.”

O relatório da Qlik e da ESG AI Readiness identifica os desafios mais urgentes na execução de IA e fornece estratégias para garantir o sucesso a longo prazo. Para obter insights mais profundos e recomendações de especialistas, acesse o eBook aqui: https://www.qlik.com/us/resource-library/data-readiness-for-impactful-generative-ai

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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